Sobre a posição

Buscamos uma pessoa para atuar como referência técnica em Engenharia de Dados, liderando a definição e a evolução de arquiteturas de dados escaláveis, resilientes, seguras e eficientes na Google Cloud Platform (GCP).

Essa pessoa será responsável por estabelecer padrões técnicos, orientar equipes de desenvolvimento, avaliar soluções tecnológicas e promover boas práticas de Engenharia e Qualidade de Dados, sempre alinhadas às necessidades estratégicas do negócio. A posição combina visão arquitetural com atuação próxima às equipes e às soluções de dados.

Principais responsabilidades

• Definir e evoluir arquiteturas de processamento, armazenamento, integração e disponibilização de dados, considerando escalabilidade, desempenho, disponibilidade, segurança e custos.
• Projetar e desenvolver soluções de ingestão, transformação, processamento e orquestração de pipelines de dados em batch e streaming.
• Atuar como referência técnica nos serviços da GCP, especialmente BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc com PySpark, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataform, Cloud Run e Cloud Functions.
• Definir estratégias para monitoramento, validação e mensuração da qualidade dos dados, promovendo confiabilidade, rastreabilidade e transparência.
• Identificar oportunidades de otimização de consultas, processamento, armazenamento e consumo de recursos, aplicando princípios de FinOps.
• Projetar soluções de integração entre sistemas e plataformas, considerando APIs, eventos, compartilhamento de dados e portabilidade entre ambientes.
• Avaliar novas tecnologias, frameworks e recursos de Inteligência Artificial aplicados à Engenharia de Dados.
• Definir diretrizes de arquitetura, padrões de desenvolvimento e documentação técnica.
• Orientar engenheiros de dados de diferentes níveis de senioridade, apoiar decisões arquiteturais, revisar código e disseminar boas práticas.

Requisitos técnicos

• Experiência sólida em Engenharia de Dados e no desenvolvimento de arquiteturas de dados em ambientes corporativos.
• Domínio da Google Cloud Platform, com experiência prática em BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e serviços de orquestração.
• Conhecimento avançado de SQL e Python para desenvolvimento de pipelines e otimização de processamento.
• Experiência com Apache Spark e PySpark no processamento distribuído de grandes volumes de dados.
• Experiência com Terraform e práticas de Infrastructure as Code (IaC).
• Conhecimento de Git, CI/CD, testes automatizados e práticas de DataOps.
• Experiência com modelagem de dados, arquitetura lakehouse, data warehouse e integração de diferentes fontes de dados.
• Conhecimento de segurança, IAM, governança, linhagem, metadados e qualidade de dados.
• Experiência com monitoramento, observabilidade, troubleshooting e análise de incidentes em plataformas de dados.
• Capacidade de avaliar alternativas técnicas considerando custo, desempenho, escalabilidade, segurança e impacto operacional.

Perfil esperado

Procuramos alguém com visão sistêmica, capacidade de tomar decisões técnicas e habilidade para orientar equipes. É importante conseguir equilibrar arquitetura e execução, comunicar decisões com clareza e propor soluções sustentáveis para as necessidades do negócio.